如何在WebRTC中实现AI噪声消除

介绍

A. WebRTC及噪声问题概述

WebRTC（网页实时通信）彻底改变了基于浏览器的通信，使得无需插件或额外软件即可进行直接的点对点音频、视频和数据传输。然而，正如任何实时通信技术一样，WebRTC面临着与音频质量相关的挑战，特别是在背景噪声方面。这种噪声可能会显著影响沟通的清晰度和有效性，导致用户之间的误解和沮丧。

B. AI噪声抑制在WebRTC中的重要性

在WebRTC中实施AI噪声抑制至关重要，原因有以下几点：

1. 增强用户体验：通过减少背景噪声，AI算法可以显著改善音频的清晰度，从而使对话更加自然和愉快。
2. 提高生产力：在专业环境中，更清晰的音频意味着更少的误解和重复信息的时间，从而最终提升生产力。
3. 无障碍性：对于听力障碍人士或身处嘈杂环境中的用户来说，AI噪声抑制可以决定他们是否能够参与对话。
4. 竞争优势：随着用户对音频质量的要求越来越高，提供卓越噪声抑制功能的平台可能会获得竞争优势。

C. AI噪声抑制原理简要说明

WebRTC中的AI噪声抑制利用机器学习算法区分所需的语音和不必要的背景噪声。这些算法在大量语音和噪声样本的数据集上进行训练，使其能够实时识别并分离出各种类型背景噪声中的语音模式。然后，AI系统抑制或移除识别到的噪声，同时保持语音信号的质量和自然性。

AI噪声抑制：技术原理

A. 噪声检测的机器学习算法

AI噪声抑制采用复杂的机器学习算法来检测和分类各种类型的噪声：

1. 监督学习：算法在标记的干净语音和噪声数据集上进行训练，学习区分两者。
2. 无监督学习：这些方法可以在没有先前训练的情况下适应新的噪声环境，识别出区分语音和噪声的模式。
3. 深度学习：卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）可用于分析音频信号的谱特征和时间特征，以高准确率识别噪声成分。

B. 用于语音增强的神经网络

一旦检测到噪声，就会使用神经网络来增强语音信号：

1. 去噪自编码器：这些神经网络学习从噪声输入中重构干净语音。
2. 生成对抗网络（GAN）：GAN可用于生成干净的语音，判别网络确保输出与自然语音密切匹配。
3. 时域音频分离网络：这些网络直接处理原始音频波形，在时域中分离语音和噪声。

C. 实时处理考虑事项

在WebRTC中实施AI噪声抑制需要仔细考虑实时处理的限制：

1. 延迟：噪声抑制算法必须以最小延迟运行，以维持通信的实时性。
2. 计算效率：算法需要优化，以便在从智能手机到台式计算机的广泛设备上高效运行。
3. 自适应处理：系统应能够实时适应变化的噪声条件，而不会引入伪影或中断。
4. 与现有WebRTC音频处理管道的集成：AI噪声抑制应与WebRTC的其他音频处理功能（如回声消除和自动增益控制）无缝协作。

通过利用这些AI技术，WebRTC可以实现显著优于传统方法的噪声抑制，从而在具有挑战性的声学环境中实现更清晰、更自然的交流。

使用腾讯RTC实现AI噪声抑制

探索在线演示

腾讯RTC提供了一个强大的解决方案，用于在WebRTC应用中实施AI噪声抑制。我们由腾讯天籁实验室开发的AI噪声抑制功能提供了先进的噪声消除能力。

您还可以进入我们的 体验中心，在线体验AI噪声抑制带来的优秀音效。

激活AI噪声抑制

腾讯RTC会议现在默认启用AI噪声抑制功能。用户可以在其应用中享受高质量的噪声抑制，而无需额外配置或操作。

我们还提供了 RTCAIDenoiser插件，可以与TRTC Web SDK结合使用，以减少通话中的噪声，最小化环境声音对通信的影响。在接下来的部分中，我们将介绍在开发TRTC应用时如何使用RTCAIDenoiser插件。

前提条件

从2023年4月1日起，需要订阅TRTC 高级及以上的月度订阅才能使用AI噪声抑制功能。

支持的浏览器：Chrome 66+、Edge 79+、Safari 14.1+、Firefox 76+。

为了更好地使用AI噪声抑制，建议您使用最新版本的Chrome浏览器。

注意：

如果麦克风捕捉到背景音乐，RTCAIDenoiser可能会将其作为噪声消除。

功能描述

步骤1. 安装RTCAIDenoiser

npm install rtc-ai-denoiser@latest

该 RTCAIDenoiser插件需要在与 TRTC相同的范围内安装。

import TRTC from 'trtc-js-sdk';
import RTCAIDenoiser from 'rtc-ai-denoiser';

步骤2. 集成RTCAIDenoiser

动态加载文件依赖项：RTCAIDenoiser插件依赖于多个文件。为确保您的浏览器能够正确加载和运行这些文件，您需要完成以下步骤。

将 denoiser-wasm.js 文件从 node_modules/rtc-ai-denoiser/assets 目录发布到CDN或静态资源服务器，并放置在相同的公共路径下。在稍后创建 RTCAIDenoiser 实例时，需要传入上述公共路径的URL，插件将动态加载依赖文件。

如果资产目录中的文件的主机URL与Web应用程序的主机URL不匹配，则需要启用访问文件域的CORS策略。
由于浏览器安全策略禁止在HTTPS域下加载HTTP资源，因此不能将资产目录文件放在HTTP服务下。

步骤3. 初始化RTCAIDenoiser

1.参考 快速开始呼叫 实现基本的音频/视频通话过程。

2.初始化RTCAIDenoiser

// 创建实例，传入资产目录中文件所在的公共路径
const rtcAIDenoiser = new RTCAIDenoiser({ assetsPath: './assets' });

3.创建denoiserProcessor实例

const processor = await rtcAIDenoiser.createProcessor({
  sdkAppId,
  userId,
  userSig
});

4.处理需要发布的localStreams。

// 初始化流
const localStream = TRTC.createStream({ video: true, audio: true });
await localStream.initialize();

// 为localStream添加噪声抑制
await processor.process(localStream);
// 发布
await client.publish(localStream);

5.控制插件的开启或关闭：调用 enable 方法和 disable 方法。

if (processor.enabled) {
  await processor.disable();
} else {
  await processor.enable();
}

6.在噪声抑制过程中转储音频数据：调用 startDump 方法开始，调用 stopDump 方法结束，并监听 ondumpend 回调以获取音频和视频数据。

processor.on('ondumpend', ({ blob, name }) => {
  const url = window.URL.createObjectURL(blob);

  let anchor = document.createElement('a');
  anchor.href = url;
  anchor.download = `${name}-${Date.now()}.wav`;
  anchor.click();
  window.URL.revokeObjectURL(url);
  anchor.href = '';
});

腾讯RTC解决方案的优势

1. 先进的AI算法：利用来自天籁实验室的尖端AI技术，实现优越的噪声检测和抑制。
2. 多样性：在各种环境和噪声类型下都有效。
3. 与TUIRoomKit的集成：与腾讯的UI组件无缝集成，便于快速实现。
4. 实时处理：设计用于低延迟应用，确保通信中没有明显延迟。